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基于混合量测的电力系统状态估计混合算法
电力系统状态估计是电力系统运行中的重要环节，它用于对电力系统各个节点的电压、电流、功率等电参数进行测量和计算，并通过对这些参数的分析和处理来获得电力系统各个节点的状态信息。通过电力系统状态估计，可以实现对电力系统负荷的实时监测与控制，保证电力系统稳定可靠运行。
在电力系统状态估计过程中，常采用的是基于传统测量的状态估计算法。这种算法的主要思想是通过传统的测量手段获取电力系统各个节点的状态量信息，并通过对这些信息进行处理和计算，获得电力系统的状态估计结果。在传统测量中，主要采用的是电流变压器、电压变压器等传统仪表进行电力系统测量，并将测量结果传输至计算机中进行处理。传统的测量方法存在精度低、数据更新慢等问题，导致了电力系统状态估计的精度和效率有所欠缺。
为了改善传统测量方法的不足，近年来，提出了一种基于混合量测的电力系统状态估计混合算法。该算法采用了多源测量数据,包括传统仪表测量数据和PMU测量数据(PhasorMeasurementUnits)，通过综合分析这些测量数据来获得电力系统较准确的状态估计结果。其中，PMU测量数据主要包括电流和电压的相位和幅值，具有时间精度高、采样率快、数据更新快等优点。
基于混合量测的电力系统状态估计混合算法的主要思想是，综合使用传统测量数据和PMU测量数据进行状态估计，并采用加权平均的方法对两者的测量结果进行融合。具体来说，在基于传统测量的状态估计中，采用最小二乘法进行状态估计，并通过调整状态量加权系数和误差权重系数来优化状态估计结果。同时，在基于PMU测量的状态估计中，采用扩展卡尔曼滤波法进行状态估计，并通过调整卡尔曼滤波模型中一系列参数来优化滤波效果。
通过合理地综合使用传统测量数据和PMU测量数据，基于混合量测的电力系统状态估计混合算法可以极大地提高电力系统状态估计的精度和效率，可以更准确地预测和控制电力系统的运行状态。
总之，基于混合量测的电力系统状态估计混合算法是一种创新的电力系统状态估计算法，它可以综合使用传统测量数据和PMU测量数据，通过加权平均和卡尔曼滤波的方法对两者的测量结果进行融合，获得更加精确的电力系统状态估计结果，进而保证电力系统可靠稳定运行。